專利名稱：基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及地理信息與信息技術(shù)的交叉領(lǐng)域，尤其涉及一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法。
背景技術(shù)：
隨著城市化進(jìn)程的加快，城市、人類與自然的共存相處以及謀求城市與環(huán)境的共同發(fā)展已經(jīng)成為了城市發(fā)展的方向。城市行道樹是城市生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)和城市景觀的重要組成部分，它能減緩暴雨積水引起的城市地表徑流，降低汽車尾氣對(duì)于環(huán)境的影響，減緩城市街道峽谷(street canyon)區(qū)域夏季的熱量聚集，減弱街道噪音以及凈化和美化城市環(huán)境，在保證人類生活與促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展中發(fā)揮重要的作用。隨著生態(tài)城市理論的提出，現(xiàn)行的綠化評(píng)價(jià)指標(biāo)也毫無疑義地得到了相應(yīng)的補(bǔ)充，這當(dāng)中出現(xiàn)了 一個(gè)新的綠化評(píng)估概念——三維綠量，這一評(píng)估指標(biāo)的提出得到了人們的重視。以往林業(yè)上使用的綠化率、綠化覆蓋率、人均綠地面積等綠化指標(biāo)，都是以二維面積作為綠化的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，這些指標(biāo)統(tǒng)稱為二維綠化指標(biāo)，它們?cè)谥笇?dǎo)城市綠地規(guī)劃、落實(shí)國家綠化方針政策以及衡量一個(gè)城市綠化的基本狀況方面發(fā)揮了重要作用。然而，這些指標(biāo)在評(píng)價(jià)不同種類的行道樹，特別是在評(píng)估行道樹的生態(tài)效益時(shí)，二維綠化指標(biāo)很難對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確的測(cè)算。三維綠量概念克服了二維綠化指標(biāo)的不足，其主要的特點(diǎn)是:它針對(duì)于不同植物種類不同綠化植被結(jié)構(gòu)間存在的功能差異，提出了以植物所占據(jù)的綠化空間體積作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，使綠化評(píng)價(jià)指標(biāo)由二維向三維邁出了一步。作為城市森林重要的植被，行道樹三維綠量的測(cè)算顯得尤為重要。近幾年，北京、上海、沈陽、武漢等城市圍繞城市三維綠量做了大量工作，其中以利用航片通過計(jì)算機(jī)模擬獲得上海市總?cè)S綠量、以及通過建立城市主要綠化樹種葉面積回歸方程獲取北京綠地三維綠量兩個(gè)研究最為典型。目前，城市三維綠量的測(cè)定主要是根據(jù)三維綠量的計(jì)算需要，實(shí)地采集主要植物種類的葉面積、冠徑、冠下高等樣本數(shù)據(jù)，建立不同樹種的回歸模型(如徑-高模型、葉面積回歸模型)，為樹種選配適當(dāng)?shù)牧Ⅲw幾何圖形，最終建立三維綠量計(jì)算方程，進(jìn)一步地可以通過遙感影像獲取相關(guān)數(shù)據(jù)按照建立的模型進(jìn)行三維綠量估算。但是以上計(jì)算三維綠量的計(jì)算方法存在很多不足:I)、這些三維綠量測(cè)算方法大都屬于半自動(dòng)模型，所需的數(shù)據(jù)必須經(jīng)過人工采集和判讀，這些工作非常耗時(shí)、繁瑣，工作量大；2)、這些三維綠量的測(cè)算精度主要取決于實(shí)地抽樣調(diào)查的精確度、航片解譯精度以及計(jì)算機(jī)模擬的可靠程度，由于這三項(xiàng)與人為工作量存在很大關(guān)聯(lián)，精度難以保證；3)城市植被的三維綠量由于植被處于不斷的生長變化的過程中，樹木的生長、裁剪、種植都會(huì)影響三維綠量的變化，因此，以上的方法對(duì)三維綠量數(shù)據(jù)的更新比較困難。車載激光掃描是新近出現(xiàn)的一種三維信息獲取方式，它可以快速精確獲取城市道路、行道樹建筑物等城市物體的側(cè)面信息，適用于城市近景三維空間信息的快速準(zhǔn)確測(cè)量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的:旨在提供一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，克服當(dāng)前行道樹三維綠量研究工作中工作量大、精度較低和數(shù)據(jù)更新困難的缺陷，進(jìn)一步促進(jìn)城市三維綠量的研究和應(yīng)用以及城市綠地的規(guī)劃。這種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，其特征在于:該方法利用構(gòu)成單株行道樹點(diǎn)云在三維空間中的鄰近關(guān)系，通過構(gòu)建三維體元，采用多鄰域搜索以及競(jìng)爭(zhēng)標(biāo)記算法實(shí)現(xiàn)單株行道樹的精確識(shí)別及提取，并進(jìn)一步進(jìn)行精細(xì)體元化，實(shí)現(xiàn)單株行道樹三維綠量的自動(dòng)估算；該方法包括步驟:單株行道樹點(diǎn)云的提?。粏沃晷械罉潼c(diǎn)云體元化和單株行道樹三維綠量估算三個(gè)步驟；其中:所述的單株行道樹點(diǎn)云的提取:利用行道樹在三維點(diǎn)云技術(shù)中是由多個(gè)三維點(diǎn)構(gòu)成的特點(diǎn)，運(yùn)用搭載有包括全球GPS定位系統(tǒng)、激光掃描儀、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、工業(yè)CCD相機(jī)以及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的移動(dòng)實(shí)景采集系統(tǒng)，對(duì)道路兩旁的地物進(jìn)行采集后得到的三維坐標(biāo)，經(jīng)轉(zhuǎn)換后將其顯示在電腦屏幕上得到三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；所述的單株行道樹點(diǎn)云體元化的具體工作步驟包含:a)體元化、b)體元值設(shè)定、c)鄰域搜索及標(biāo)記、d)提取候選單株樹、e)去除其他桿狀物諸步驟；所述體元化的過程如下:根據(jù)輸入的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建出一個(gè)三維體元網(wǎng)格V，三維體元網(wǎng)格中每一個(gè)體元可以以列號(hào)1、行號(hào)j以及層號(hào)k進(jìn)行索弓丨，表示為v(i，j，k);進(jìn)一步的，可采用
VO, *，k)表示同屬于k層的體元；所述三維體元網(wǎng)格的建立依賴于三維參考坐標(biāo)系統(tǒng)的建立:該坐標(biāo)系統(tǒng)的原點(diǎn)從輸入的點(diǎn)云數(shù)據(jù)計(jì)算獲得，可通過遍列輸入的點(diǎn)云數(shù)據(jù)得到最小的X值和I值作為坐標(biāo)系統(tǒng)原點(diǎn)的& Yo平面坐標(biāo)；以車載激光掃描系統(tǒng)行徑軌跡的第一個(gè)軌跡點(diǎn)的高程值Zv作為坐標(biāo)系統(tǒng)原點(diǎn)的高程坐標(biāo)；并以XY水平面上以自西向東作為X軸方向，以自南向北方向作為Y軸方向；Z軸垂直XY平面向上；體元的大小:包括體元的長度1= Λ X、寬度W= Ay、以及高度h，具體設(shè)置分別為:體元的長度以及寬度被設(shè)置為相等，大小可以根據(jù)輸入的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，一般選擇0.25米;體元的高度設(shè)置采用如下規(guī)則:為了確保能準(zhǔn)確提取主樹干，第六層體元的高度被設(shè)置為0.2米，且距離地面1.2-1.4米處；第一層至第五層，各層體元高度為0.24米；第六層以上體兀高度一般選用0.25米；由此建立一個(gè)包含點(diǎn)云的體兀網(wǎng)格；所述體元值設(shè)定方法為:經(jīng)過體元化，每一個(gè)激光點(diǎn)都被包含在各自對(duì)應(yīng)的體元中，對(duì)于任意激光點(diǎn)，假設(shè)坐標(biāo)為(X，y，z)，與之對(duì)應(yīng)的體元索引可以采用如下公式計(jì)算:其中X(l、y0分別為點(diǎn)云中最小X值和最小y值，Zv是行徑軌跡第一個(gè)軌跡點(diǎn)的高程值，Z1為0.24m, int(.)是一個(gè)取整函數(shù)；當(dāng)所有的激光點(diǎn)關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)的體元索引后，每個(gè)體元中所包含的激光點(diǎn)就被確定，并將每個(gè)體元所包含的激光點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置為該體元的體元值；所述的鄰域搜索及標(biāo)記包括:選取體元種子、自上而下半徑約束搜索標(biāo)記、自下而上鄰域競(jìng)爭(zhēng)搜索標(biāo)記三步驟；其中所述選取體元種子的步驟如下:考慮到體元網(wǎng)第六層相對(duì)于地面1.2-1.4米，該層記錄了主樹干的位置，因此體元種子是通過體元網(wǎng)的第六層選取出來的，針對(duì)第六層，按照逐行檢測(cè)的方式，第一個(gè)體元值不為O的體元首先被找到，賦予一個(gè)數(shù)字g標(biāo)記；以該標(biāo)記體元為種子，搜索其8鄰域內(nèi)值不為O的體元，賦予相同的數(shù)字標(biāo)記；依次并重復(fù)進(jìn)行8鄰域搜索操作，直到與連接的所有鄰域體元都標(biāo)記，即形成一個(gè)體元種子組；重復(fù)進(jìn)行上述操作，直到第六層所有體元值不為O的體元都被分組，每組被不同的數(shù)字g標(biāo)記；同時(shí)，作為構(gòu)成行道樹主樹干部分的體元種子組，候選組必須滿足以下兩個(gè)條件:(I)、組內(nèi)所有體 元的投影面積必須盡量??；(2)組內(nèi)所有體元的投影形狀應(yīng)該接近于圓形；因此選用兩個(gè)特征指標(biāo):體元數(shù)量η以及緊湊度Cl用于對(duì)各體元種子組的篩選；其中，緊湊度Cl的公式定義為:CI=4 π A/P2其中A是體元種子組的平面投影面積，可由公式Α=η Λ X Λ y計(jì)算得出，P是體元種子組的平面投影周長，可由公式
權(quán)利要求
1.一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，其特征在于:該方法利用構(gòu)成單株行道樹點(diǎn)云在三維空間中的鄰近關(guān)系，通過構(gòu)建三維體元，采用多鄰域搜索以及競(jìng)爭(zhēng)標(biāo)記算法實(shí)現(xiàn)單株行道樹的精確識(shí)別及提取，并進(jìn)一步進(jìn)行精細(xì)體元化，實(shí)現(xiàn)單株行道樹三維綠量的自動(dòng)估算； 該方法包括步驟:單株行道樹點(diǎn)云的提??；單株行道樹點(diǎn)云體元化和單株行道樹三維綠量估算三個(gè)步驟；其中: 所述的單株行道樹點(diǎn)云的提取:利用行道樹在三維點(diǎn)云技術(shù)中是由多個(gè)三維點(diǎn)構(gòu)成的特點(diǎn)，運(yùn)用搭載有包括全球GPS定位系統(tǒng)、激光掃描儀、慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、工業(yè)CCD相機(jī)以及計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的移動(dòng)實(shí)景采集系統(tǒng)，對(duì)道路兩旁的地物進(jìn)行采集后得到的三維坐標(biāo)，經(jīng)轉(zhuǎn)換后將其顯示在電腦屏幕上得到三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)； 所述的單株行道樹點(diǎn)云體元化的具體工作步驟包含:a)體元化、b)體元值設(shè)定、c)鄰域搜索及標(biāo)記、d)提取候選單株樹、e)去除其他桿狀物諸步驟； 所述體元化的過程如下: 根據(jù)輸入的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)構(gòu)建出一個(gè)三維體元網(wǎng)格V，三維體元網(wǎng)格中每一個(gè)體元可以以列號(hào)1、行號(hào)j以及層號(hào)k進(jìn)行索引，表示為v(i，j，k);進(jìn)一步的，可采用v(*，*，k)表示同屬于k層的體元；所述三維體元網(wǎng)格的建立依賴于三維參考坐標(biāo)系統(tǒng)的建立:該坐標(biāo)系統(tǒng)的原點(diǎn)從輸入的點(diǎn)云數(shù)據(jù) 計(jì)算獲得，可通過遍列輸入的點(diǎn)云數(shù)據(jù)得到最小的X值和I值作為坐標(biāo)系統(tǒng)原點(diǎn)的X(l，y0平面坐標(biāo)；以車載激光掃描系統(tǒng)行徑軌跡的第一個(gè)軌跡點(diǎn)的高程值Zv作為坐標(biāo)系統(tǒng)原點(diǎn)的高程坐標(biāo)；并以XY水平面上以自西向東作為X軸方向，以自南向北方向作為Y軸方向；Z軸垂直XY平面向上；體元的大小:包括體元的長度1=Δχ、寬度W= Ay、以及高度h,具體設(shè)置分別為:體元的長度以及寬度被設(shè)置為相等，大小可以根據(jù)輸入的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，一般選擇0.25米；體元的高度設(shè)置采用如下規(guī)則:為了確保能準(zhǔn)確提取主樹干，第六層體元的高度被設(shè)置為0.2米，且距離地面1.2-1.4米處；第一層至第五層，各層體元高度為0.24米；第六層以上體兀高度一般選用0.25米；由此建立一個(gè)包含點(diǎn)云的體兀網(wǎng)格； 所述體元值設(shè)定方法為: 經(jīng)過體元化，每一個(gè)激光點(diǎn)都被包含在各自對(duì)應(yīng)的體元中，對(duì)于任意激光點(diǎn)，假設(shè)坐標(biāo)為(X，y，z)，與之對(duì)應(yīng)的體元索引可以采用如下公式計(jì)算: 其中Xo、y。分別為點(diǎn)云中最小X值和最小 值，zv是行徑軌跡第一個(gè)軌跡點(diǎn)的高程值，Z1為0.24m, int(.)是一個(gè)取整函數(shù)；當(dāng)所有的激光點(diǎn)關(guān)聯(lián)對(duì)應(yīng)的體元索引后，每個(gè)體元中所包含的激光點(diǎn)就被確定，并將每個(gè)體元所包含的激光點(diǎn)個(gè)數(shù)設(shè)置為該體元的體元值；所述的鄰域搜索及標(biāo)記包括:選取體元種子、自上而下半徑約束搜索標(biāo)記、自下而上鄰域競(jìng)爭(zhēng)搜索標(biāo)記三步驟； 其中所述選取體元種子的步驟如下: 考慮到體元網(wǎng)第六層相對(duì)于地面1.2-1.4米，該層記錄了主樹干的位置，因此體元種子是通過體元網(wǎng)的第六層選取出來的，針對(duì)第六層，按照逐行檢測(cè)的方式，第一個(gè)體元值不為O的體元首先被找到，賦予一個(gè)數(shù)字g標(biāo)記；以該標(biāo)記體元為種子，搜索其8鄰域內(nèi)值不為O的體元，賦予相同的數(shù)字標(biāo)記；依次并重復(fù)進(jìn)行8鄰域搜索操作，直到與連接的所有鄰域體元都標(biāo)記，即形成一個(gè)體元種子組；重復(fù)進(jìn)行上述操作，直到第六層所有體元值不為O的體元都被分組，每組被不同的數(shù)字g標(biāo)記； 同時(shí)，作為構(gòu)成行道樹主樹干部分的體元種子組，候選組必須滿足以下兩個(gè)條件: (1)、組內(nèi)所有體元的投影面積必須盡量??； (2)組內(nèi)所有體元的投影形狀應(yīng)該接近于圓形； 因此選用兩個(gè)特征指標(biāo):體元數(shù)量η以及緊湊度Cl用于對(duì)各體元種子組的篩選； 其中，緊湊度Cl的公式定義為:CI=4πA/P2 其中A是體元種子組的平面投影面積，可由公式Α=η Λ X Λ y計(jì)算得出， P是體兀種子組的平面投影周長，可由公式
2.如要求I所述的一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，其特征在于:依據(jù)車載激光掃描系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集過程中記錄的行車位置作為行徑軌跡，它由一個(gè)個(gè)的三維坐標(biāo)記錄，顯示在計(jì)算機(jī)屏幕上表現(xiàn)為一系列的點(diǎn)，代表行車的移動(dòng)路線及方向。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，其特征在于:所述的行道樹是指在公路或街道兩旁成行栽植的木本植物，一般距離公路或街道中心線5-7米。
4.如權(quán)利要求1所述的一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，其特征在于:所述的三維體元是只具有一定長度、寬度以及高度的立方體，一定的三維空間可以被分割成多個(gè)大小相同的體元。
5.如權(quán)利要求1所述的一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，其特征在于:在體元化過程中，所述體 元的鄰域可分為三個(gè)基本類型:面鄰域，邊鄰域，和點(diǎn)鄰域；在三維空間中一個(gè)體元擁有6個(gè)面鄰域，12個(gè)邊鄰域以及8個(gè)點(diǎn)鄰域；在三維體元網(wǎng)中，位于同一層內(nèi)的體元擁有8個(gè)鄰域，其中包括4個(gè)面鄰域以及4個(gè)邊鄰域；對(duì)于任意體元v(i, j, k),它的頂面鄰域?yàn)関(i, j, k+1),底面鄰域?yàn)関(i, j, k_l);同一層內(nèi)它的8鄰域包括 4 個(gè)面鄰域?yàn)?v (i+1, j, k), V (1-1, j, k), v (i, j+1, k), v (i, j-1, k)以及 4 個(gè)邊鄰域?yàn)?v (i+1, j+1, k), V (i+1, j-1, k), v (1-1, j+1, k), v (1-1, j-1, k)。
6.如權(quán)利要求1所述的一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，其特征在于:所述的競(jìng)爭(zhēng)搜索標(biāo)記算法是一種將二維象元競(jìng)爭(zhēng)搜索方法應(yīng)用在三維體元搜索過程的方法；在二維象元鄰域增長過程中，競(jìng)爭(zhēng)是通過統(tǒng)計(jì)各組內(nèi)象元的某個(gè)指標(biāo)來決定哪組進(jìn)行優(yōu)先增長；將其引入三維體元鄰域增長的過程中，可通過統(tǒng)計(jì)各組體元的某個(gè)特定指標(biāo)，將滿足特定條件的組優(yōu)先進(jìn)行鄰域擴(kuò)展。
7.如權(quán)利要求1所述的一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，其特征在于:所述的冠徑是指行道樹在東西以及南北方向上的寬度；對(duì)于構(gòu)成行道樹的三維點(diǎn)云，冠徑的計(jì)算公式為=CDx=Xmax ^min CDy Ymax Ymin，其中CDx、CDy分別是X方向及Y方向上的冠徑，Xmax> Xmin、Y max> Ymin分別是X、Y坐標(biāo)的最大最小值。
全文摘要
本發(fā)明提供一種基于車載激光掃描數(shù)據(jù)的單株樹三維綠量自動(dòng)估算方法，利用車載激光掃描點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及車載激光掃描行徑軌跡數(shù)據(jù)，對(duì)三維點(diǎn)云進(jìn)行體元化并分配索引，考慮到構(gòu)成單株行道樹體元在三維空間上的鄰近關(guān)系，通過結(jié)合不同的鄰域搜索標(biāo)記方法對(duì)單株行道樹進(jìn)行提取，繼而實(shí)現(xiàn)三維綠量的估算。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了從大批量點(diǎn)云中進(jìn)行單株行道樹的自動(dòng)提取，解決了樹冠密集有重疊時(shí)的行道樹提取問題，并進(jìn)一步進(jìn)行了三維綠量的快速估算，大大縮短了城市行道樹三維綠量測(cè)算的工作量，并有效解決了三維綠量更新困難的問題。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103196368SQ201310084928
公開日2013年7月10日 申請(qǐng)日期2013年3月18日 優(yōu)先權(quán)日2013年3月18日
發(fā)明者吳賓, 余柏蒗, 黃艷, 吳健平, 舒松 申請(qǐng)人:華東師范大學(xué)